基于改进蚁群算法的铁路路网最优路径规划

多条件最优路径规划问题是铁路出行查询系统的重要功能之一。将路径规划问题转化为以用户多种条件组合为目标函数的最优化问题,并将改进的蚁群算法应用于该问题,使查询系统能够满足各类用户的查询要求,并给出最优解或次优解。仿真实验表明：该算法的实时性很高,是一种行之有效的方法。     

Dijkstra最短路径算法的堆优化实验研究

Dijkstra最短路径算法是图论的经典算法。设有向图G有n个顶点和m条弧,则该算法的时间复杂度为Θ(m+n~2)。前人的理论研究表明,若用二叉堆或d堆作为辅助数据结构,可不同程度地降低算法的时间复杂度。但是,这些研究给出的都是比较松弛的上界描述。本文设计了一系列实验,利用二叉堆和d堆实现了该算法的优化,并通过模型拟合回归的方式研究了优化算法的时间复杂度。我们发现,对于稠密图,采用二叉堆优化算法,实际的时间复杂度可降低为m和nlogn的线性函数;而采用d堆,时间复杂度可降低为m、ndlog_dn、nlog_dn、dlog_dn和n的线性函数,其中的d值对复杂度有显著影响,变化趋势呈现某些共同特征,而最优d值位于[5,7]区间。     

GIS中使用改进的Dijkstra算法实现最短路径的计算

地理信息系统中的空间网络分析有最短路径分析、资源分配分析、等时性分析等等,而最短路径分析是其中关键的环节,因而对其算法进行优化很有必要,为此在传统的最短路径算法,即Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法的基础上,采用二叉堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,从而提高了该算法的分析效率。讨论了地理网络数据的组织结构和最短路径的具体实现过程,并引入了相关概念,并引入了相关概念,通过具体案例分析表明,改进算法在提高网络系统空间分析效率方面是可行的。     

基于分层路网的路径规划算法

为了提高路径规划的效率,提出了一种基于分层路网的二叉堆管理开启列表启发搜索算法。首先根据路网分级特点的存在,建立分层地图数据库,然后以启发式A*算法为主搜索方式,结合优先队列二叉堆来管理开启列表,完成路径规划。通过实验对比不同路径规划算法的平均耗时显示：启发式A*算法的效率是盲目式Dijkstra算法的4倍左右,同时在算法中引入二叉堆至少节省5%的规划时间。分层策略使快速路段所占比例达到90%以上,且将路径规划耗时控制在3s以内。实现结果表明,所提算法具有很高的运行效率,同时能满足驾驶者多走快速路段的行车心理。     

一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法*

针对现有大区域范围路径规划算法存在的一些问题,提出一种限制搜索区域的多比例尺最优路径规划算法。该算法在进行路径规划时,一方面根据路网的多比例尺信息对路网进行分级,另一方面对搜索区域进行合理限制。测试实验表明此算法可以提高路径规划的效率。     

一种基于层次图模型的最优路径算法

论述了一种新的基于层次图的最优路径算法,即将一个平面图划分若干子图,子图抽象为一个高层图。最短路径的计算首先在高层图中进行,缩小了最优路径的查找范围,降低了最优路径计算的时间开销。     

一种改进的分层路网的路径规划算法应用

为了提高路径规划效率,提出一种改进的分层路网的路径规划算法。首先,城市路网进行分层处理,以经典A*算法为核心,在高层路网上使用改进机制,评估函数做相应调整,然后,对其权值设置上下限阈值,提高算法的搜索精度及搜索效率。实验结果表明,规划的路径并非Dijkstra算法的最短,但是改进的算法使快速路段所占比例达90%以上,实际运行最优。     

证据理论在最优路径规划中的应用

路径规划是车载导航系统的核心功能,其中最优路径规划功能最为常用。在最优路径规划中,道路属性起着关键的作用。目前道路属性的应用都是进行简单的加权求和,而这样道路属性不仅没有得到充分的应用,而且路径规划结果也不够理想。将道路属性数据进行量化后,应用证据理论将每条道路的属性进行融合,融合后的数据作为道路权值。这样不仅可以改善属性数据的应用效果,而且可以优化规划结果。实验表明了改进后的算法在没有影响搜索效率的前提下,搜索结果得到了优化。     

面向行车诱导的最优路径算法研究

路径诱导系统是交通信息系统的重要组成部分,其综合应用车载定位系统、数据库技术、信息处理技术、现代通讯技术以及网络通信技术等先进技术来获取丰富的交通信息并通过对信息的整合,以达到诱导驾驶员行为,为驾驶员提供最优行驶路径的目的。在路径诱导系统中,最优路径问题是其研究的核心和关键。本文在研究传统的Dijkstra算法的基础上引入一种新的最优路径搜索思想即直线优化法对其进行改进。直线法优化Dijkstra算法在搜索过程中一直趋向于目标节点,能够减少算法中遍历的节点个数,从而提高搜索速度。最后,对传统Dijkstra算法和直线法优化Dijkstra算法进行了对比仿真分析。仿真表明,改进的算法既优化了最优路径搜索的过程,又大大地缩短了其运行时间。     

基于PSO-BP神经网络的网络流量预测与研究

传统网络流量预测采用线性方法进行处理,不能很好地满足要求.根据互联网通信量的自相似性,提出一种基于BP网络的粒子群优化PSO-BP算法进行网络流量预测,用PSO算法对BP网络节点的初始权值进行优化,并利用历史记录训练BP网络,采用Matlab进行仿真.试验结果表明,PSO-BP算法加快了BP网络收敛速度,训练结果的均方误差函数mse在5%以内,提高了网络流量预测精度.     

微观交通再现仿真系统研究与开发

为了再现过去某段时间的交通状况,提出一个微观交通再现仿真系统,主要由车辆生成模型、OD分配模型和车辆初始分布模型组成。仿真系统对车辆仿真进行了再现分析,能够有效展示各路段上的交通流量、车辆密度、车辆的行驶速度,真实再现路段上的交通流状况。选取上海市中环路的实际采集数据进行仿真验证,结果表明微观交通再现仿真系统真实再现了交通流的时空变化。应用该系统能够为交通道路规划与管理提供技术支持,并能对各种交通参数进行比较和评价。     

ATM网络传输控制机制研究及进展

ATM网络中的传输控制方法的研究涉及到网络中的服务质量、服务类型。已经提出了许多不同特点的控制机制,主要集中在基于许可证方案和基于速率方案的设计,随着ATM广域网应用和因特网信息浏览的增多,新的研究热点是有速度反馈控制的用于ABR服务类型的传输控制技术。本文进一步研究和讨论ATM网络中所采用拥塞控制策略存在的问题和在当今网络应用考虑的主要因素。     

基于Anylogic的道路交通堵塞仿真研究

交通事故的发生会导致交通的正常运行效率降低,发生交通堵塞,甚至造成严重交通瘫痪。为了对交通事故而导致交通堵塞的传播规律进行仿真研究,利用Anylogic仿真软件,运用面向对象的思想对交通事件中车辆的行为和特征进行微观特性描述,针对不同的交通事故类型,分别对交通堵塞的传播规律进行模拟。结果显示,该模型能够较好地模拟出交通堵塞的传播规律,同时能够取得评估交通运行效率的有效参数,为驾驶员的行车路线提供诱导信息。     

基于OPNET的Email流量建模研究及仿真

网络仿真是一种全新的网络规划、设计和分析技术,它能够验证实际方案的有效性和比较多个不同的设计方案,为网络的规划设计提供可靠的定量依据。针对网络仿真中的关键问题—流量仿真与建模,对网络仿真软件OPNET的流量建模机制进行了研究分析,并就网络仿真中Email业务前景流量数学模型的建立做了研究,最后基于OPNET平台对仿真模型进行了仿真验证。     

自组织网络路由协议及仿真技术研究

自组织网络的路由协议是无线通信技术的重要核心部分。针对目前多数自组织网络协议设计的局限性,依据自组织网络结构和移动模型,研究自组织网络节点与临近节点之间的相对位置参数。依据其相对位置参数大小,提出自组织网络路由协议的改进算例。应用网络节点移动工具NS2仿真平台,基于网络端到端之间的延时时间判断,进行相应的网络路由协议改进前后的网络性能评价。仿真实验表明,改进后的无线自组织网络协议能够有效地提高网络性能。     

基于小波变换的网络流量预测与分析

为了有效地分析网络流量,深入研究网络流量的性质,提出了网络流量的预测模型。对于非平稳的网络流量通过ARIMA模型进行平稳化,利用小波分解将这段在时域上的平稳的网络流量分解到不同的频带上,收集各子频带上的低频与高频信号,构造自协方差序列,再通过Davies-Harte方法（DHM）进行仿真重构,合成预测流量。实验结果表明该模型提高了预测精度,证明该方法是有效的。     

基于关系型数据库的网络流数据预处理方法

网络设备分类的前提是要对流量数据进行正确的预处理.现有预处理方法大多利用编程语言开发出小型工具类软件,应用范围较窄不具有推广性,无法满足一些特定的处理需求且源码不公开.对此,提出一种通用性的网络流量数据集构造方法,可以快速完成特征提取.并提出一种特征提取库的模块化方法,能够不断完善统计特征.通过在公开的pcap数据集上...     

基于双向长短期记忆循环神经网络的网络流量预测

针对长短期记忆循环神经网络在对时间序列进行学习时存在早期特征记忆效果差、难以充分挖掘整个网络流量特征等问题,提出一种基于双向长短期记忆循环神经网络的网络流量预测方法,以提高网络流量预测的准确性。对网络流量序列进行双向学习,避免单向学习导致较早学习部分特征提取和记忆效果差的问题。同时双向学习可以充分挖掘网络流量天与天之间双向的特征,完整地学习到网络流量的整体特征。仿真实验结果表明,改进后的方法相比原方法具有更好的预测效果。     

校园网流量的分形特征

网络流量特性是我们深刻理解整个网络体系的架构及网络控制机制的切入点，所以有必要深入探究网络流量的特性，本文以复旦大学网络中心实测所得的网络流量数量为对象，利用小波技术来研究其数据包到达时间间隔的间波变换系数（小波系数，尺度系数），揭示出流量过程的自相似特性。